煤基喷气燃料代用组分神经网络混合构建方法

为了建立航空燃料的喷雾模型,用于高保真液雾燃烧数值模拟,提出了基于人工神经网络混合模型的煤基喷气燃料代用组分构建方法.基于这一构建方法,重点针对煤基喷气燃料的雾化特性,利用多组分混合燃料的理化性质数据库对神经网络进行训练,获得了混合燃料理化性质隐式预测模型,结合随机投点优化方法,构建出能够很好地模拟煤基喷气燃料目标理化性质的代用组分.结果表明:该代用组分包含了5种碳氢化合物成分,摩尔分数为11.46%正癸烷、23.29%正十二烷、49.87%正十四烷、6.66%异辛烷和8.72%甲基环己烷.通过雾化特性实验,验证了代用组分对真实燃料雾化性能的模拟效果.该代用组分构建方法可以较好地解决混合燃料模拟过程中的非线性问题,通过改变目标理化性质可构建出相应代用组分.      

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

An automatic isotropic/anisotropic hybrid grid generation technique for viscous flow simulations based on an artificial neural network

Based on the author’s previous research, a novel hybrid grid generation technique is developed by introducing an Artificial Neural Network(ANN) approach for realistic viscous flow simulations. An initial hybrid grid over a typical geometry with anisotropic quadrilaterals in the boundary layer and isotropic triangles in the off-body region is generated by the classical mesh generation method to train two ANNs on how to predict the advancing direction of the new point and to control the grid size....     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。     

基于Deform软件二次开发和BP神经网络的TA15多向锻造微观组织预报

通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP （Back Propagation）神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。